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梯度下降

使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值，梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解

 学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常是需要通过多次实验找到的

当训练数据集的样本较多时，梯度下降每次迭代的计算开销较大，因而随机梯度下降通常更受青睐。

一维梯度下降

学习率

梯度下降算法中的正数η通常叫作学习率。这是一个超参数，需要人工设定，如果使用过小的学习率，会导致xx更新缓慢从而需要更多的迭代才能得到较好的解

多维梯度下降

随机梯度下降

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